散乱点云离群点的分类识别算法

• 作者: 聂建辉 胡英 马孜
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 散乱点云 离群点 区域增长 局部离群系数
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 图形与可视化
• 页码范围: 1526-1532
• 分类号: TP391.72
• 字数: 4560字
• 语种: 中文

摘要

散乱点云离群点识别和滤除是重建高质量曲面的前提,也是散乱点云预处理的重要步骤.提出一种散乱点云区域增长策略和一个基于曲面变化度的局部离群指标SVLOF,并将其应用到离群点识别中.通过分析离群点产生的原因,根据离群点到点云主体的距离将离群点分为远离群点和近离群点2类；对远离群点采用基于三维区域增长的方法进行识别,而对于近离群点采用SVLOF系数进行识别.基于仿真数据和实测数据的实验均表明,采用文中算法能够快速、有效地检测出孤立离群点和小型聚类离群点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马孜	大连海事大学自动化研究中心	42	506	13.0	20.0
2	胡英	大连海事大学自动化研究中心	27	280	10.0	16.0
3	聂建辉	大连海事大学自动化研究中心	6	141	4.0	6.0